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龙图腾网恭喜中宇联云计算服务(上海)有限公司申请的专利一种基于深度学习的设备监控方法及其系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119806967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510308616.3，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种基于深度学习的设备监控方法及其系统是由康俊燕设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的设备监控方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明属于计算机技术领域，提供了一种基于深度学习的设备监控方法及其系统。方法包括：监控端的Agent模块获取被监控的各电子设备的第一实时运行数据，将超出了对应的风险阈值的电子设备确定为目标电子设备；评估目标电子设备的重要等级，若重要等级高于等级阈值，则获取并根据与目标电子设备处于同一地理区域的各关联电子设备的第二实时运行数据与对应的风险阈值评估得出关联异常指数，将目标电子设备的风险阈值调低为第二预设阈值；若目标电子设备的第一实时运行数据超出了第二预设阈值，则输出针对目标电子设备的异常报警信号。本发明考虑了电子设备之间的关联性以及周边环境因素，可提升故障预警的准确性和及时性。

本发明授权一种基于深度学习的设备监控方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的设备监控方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：监控端的Agent模块采用eBPF技术实时获取被监控的各电子设备的第一实时运行数据，将第一实时运行数据超出了对应的风险阈值的电子设备确定为目标电子设备；其中，所述风险阈值低于标准预设阈值；评估目标电子设备的重要等级，若所述重要等级高于等级阈值，则获取与目标电子设备处于同一地理区域的各关联电子设备的第二实时运行数据；根据各所述第二实时运行数据与对应的风险阈值评估得出关联异常指数，根据所述关联异常指数将目标电子设备的标准预设阈值调节为临时标准预设阈值；所述关联异常指数用以衡量各关联电子设备与目标电子设备的同步异常程度；若目标电子设备的第一实时运行数据超出了临时标准预设阈值，则输出针对目标电子设备的异常报警信号；所述根据各所述第二实时运行数据与对应的风险阈值评估得出关联异常指数，包括：计算各关联电子设备的各所述第二实时运行数据与对应的风险阈值的第一差值，并计算所有第一差值的归一化值的等效值；若所述等效值高于预设值，则进一步计算目标电子设备的所述第一实时运行数据与对应的风险阈值的第二差值，根据所述第二差值的归一化值和所述等效值得出第一关联异常指数；若所述等效值不高于预设值，则进一步获取各关联电子设备的近期的各历史运行数据，根据所述历史运行数据与同类的所述第二实时运行数据拟合得出运行趋势曲线，识别得出其中的异常趋势曲线段；使用卷积网络对向量化的各所述异常趋势曲线段进行特征提取，得到任一关联电子设备的运行子特征，将各所述运行子特征拼接整合为运行特征，使用关联异常预测模型对所述运行特征和目标电子设备的所述第一实时运行数据及对应的风险阈值进行预测分析，得出第二关联异常指数。

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